Technical Editor | Automation Specialist | Linguistics Enthusiast
I bridge the gap between Professional Publishing and Software Engineering. With a background in Mechanical Engineering (Master's) and years of experience as a Book Editor, I develop tools to automate complex editorial workflows and ensure data-driven linguistic precision.
- 🛠 What I do: I don't just edit text; I build Python and JavaScript tools to eliminate repetitive tasks and human errors.
- 🎓 Background: M.E. in Mechanical Engineering + NLP (Natural Language Processing) enthusiast.
- 🔭 Current Focus: Scaling web-based automation tools using Vue 3 and TypeScript.
- WordList-Generator: A Python-based NLP tool for linguistic analysis and textbook editing.
- LinkReplacer: A robust JS utility with a visual mapping system for secure batch link migration.
- Excel-to-Web Layout Converter: An automation tool to transform complex Excel data into production-ready web components.
- Languages: Python (NLP, Data Analysis), JavaScript (ES6+, TypeScript), HTML5/CSS3.
- Frameworks: Vue.js 3 (Composition API).
- Specialties: Workflow Optimization, Regular Expressions (Regex), Technical Writing.
Beyond coding, I specialize in architecting comprehensive technical curricula.
*[Technical Writing Portfolio: Reskilling Series (2023): A series of 25+ video scripts covering AI Literacy, No-code Development, and Project Management. * AI Literacy: Deconstructed complex concepts like Neural Networks and LLMs for non-technical audiences. * No-code Mastery: Comparative analysis and implementation guides for Glide, Adalo, and Bubble. * PM Practices: Developed a drama-based curriculum for risk management and team building using the Tuckman model.
テクニカルエディター | 業務自動化スペシャリスト
機械工学修士としての論理的思考と、書籍編集者としての専門知識を掛け合わせ、**「言葉を扱う実務を、テクノロジーで最適化する」**ことに取り組んでいます。
- ⚡ 強み: 単なるコード記述ではなく、現場の課題（ミスが許されない編集実務など）を解決するためのツール自作を得意としています。
- 🔧 実績: Pythonによる形態素解析を用いた語彙抽出や、複雑なExcelデータのWebコンポーネント化など、実務直結の自動化ソリューションを開発。
- 🎯 目標: モダンなフロントエンド（Vue 3 / TypeScript）とバックエンド技術を統合し、より高度な言語処理ツールの構築を目指しています。
単なるコードの記述に留まらず、複雑な技術概念を構造化し、教育カリキュラムとして体系化するスキルを保有しています。
プログラミングや工学の知識をベースに、複雑な技術概念を構造化し、教育カリキュラムとして体系化した実績です。
生成AIの仕組みから倫理までを網羅。単なるツール紹介ではなく、「AIの内部で何が起きているか」を非エンジニア向けに言語化した台本シリーズです。
抜粋（ニューラルネットワークの解説）: 「入力層からデータが流れる際、『重みづけ』という操作がなされます。重みは、データの関連の強さや重要度を表すパラメーターで、この値が大きいほど、そのデータの影響力が増幅されるということです。（中略）この多層化こそが、現在のディープラーニングの飛躍的な進化を支えています。」
「自前で業務改善ツールを作る」ことをゴールに、3つの主要ツールを難易度順に構成。PWAの特性やデータベース構造など、設計思想まで踏み込んだ技術解説。
抜粋（Adaloでのプラットフォーム選定）: 「PWAは手軽ですが、最大の弱点はオフラインでまったく使えないことです。電波の届きにくい現場での使用を想定している場合、これは採用を見送るべきほどの大きなデメリットになります。用途に合わせてプラットフォームを選ぶ視点が重要です。」
PMBOK等の理論を、新米PMとベテランの対話劇に落とし込んだコンテンツ。チームビルディングやリスク管理を「現場のあるある」として擬似体験させる構成。
抜粋（リスク管理と産婆術）: 「変更の背後にある理由を理解することは、課題解決に不可欠だ。発注者が望んでいることを、発注者自身に語らせる。いわば『産婆術』だね。相手の言葉に耳を傾け、ニーズをくみ取っていけば、自ずとバッファの設定もしやすくなる。」